どうすればPythonをJuliaと同じくらい速く動かせるのか？ : 様々なやり方で計算の高速化を図る | POSTD
どうすればPythonをJuliaと同じくらい速く動かせるのか？ : 様々なやり方で計算の高速化を図る Julia対Python 科学技術計算には、Pythonなどの言語よりもJuliaを使った方がいいのでしょうか？ http://julialang.org/ に載っているベンチマークを見ると、どうしてもそんな風に思ってしまいます。というのも、Pythonなどの高水準言語は、スピード面で大幅に劣っているのです。けれども、これは私が最初に感じた疑問ではありません。私が気になったのは、「Juliaのチームが書いたPythonのベンチマークは、Pythonに最適なものだったのか？」ということです。 こういった多言語の比較について、私の考えを述べましょう。まずベンチマークというのは、実行するタスクによって定義されるものです。よって、そのタスクを実行するための最適なコードを、各言語に精通した人々が最
サーバの負荷テストのための、何百万ものHTTPリクエストを発生させる方法 | POSTD
(注記：6/9、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) 今回の記事は毎秒300万ものリクエストを処理できるほど強力で高性能なWebクラスタの構築についてのパート1になります。まず初めに、あまり多くはありませんが、私がこれまで使用したことのあるロードジェネレータツールをいくつか紹介します。私のようにてこずって時間をかけてしまわないよう、今回の記事が理解の手助けになれば幸いです。 ロードジェネレータはテストを目的とした数種類のトラフィックを発生させるプログラムです。それによって高負荷においてサーバがどのように動いているか、そのサーバの弱点はどこなのか、などが見えてきます。負荷テストを通じてサーバの限界を知ることは、サーバのレジリエンシーを測定する最適な方法であり、あらゆる問題に対する準備の手助けにもなります。 ロードジェネレータツール 負荷テストをする際に頭に入れておくべ
Goを使い複雑性を回避する | POSTD
『銀の弾などない— ソフトウェアエンジニアリングの本質と偶有的事項』 を書いたFred Brooksはその論文の中で、 偶有的な複雑性と本質的な複雑性 について重要な区別をしています。 本質的な複雑性 とは、問題特有の領域から生じる複雑性のことを指します。例えば、SMTPクライアントを作成しているディベロッパは、 RFC 5321 の核心の細かいところ全てに取り組む必要がありますが、これはSMTPクライアントの作業をする上で避けては通れないものです。これに対して 偶有的な複雑性 とは、私たちが自ら作り上げた問題から生じる複雑性のことを指します。 技術者としては、自らの選択で生じる偶有的な複雑性によって、余計な負担が増えないようにとても注意しなければなりませんよね。その意味では、言語の選択は偶有的な複雑性を軽減できる完璧な例と言えます。Webアプリケーションを書くのにアセンブリ言語を選びます
型安全性とは何か | POSTD
以前書いた（C言語についての） メモリ安全性について定義した記事 について、型安全性について説明する記事も投稿してほしいというコメントがありました。型安全性についてはかなりよく知られてきていると思いますが、ズバリこうだと簡単に定義できるほどにはまだ理解が浸透していません。特に誰かが”Javaは型安全な言語だ”と言った場合、これは厳密に何を意味するのでしょう。全ての型安全な言語はある意味”同じ”と言えるでしょうか。ある特定の言語について、そして一般的な意味で、あなたを悩ませる型安全性とは何でしょうか。 実際のところ、型安全性が何を意味するのかは言語の型システムの定義によります。最もシンプルなケースでは、型安全性はプログラムの動作が正しく定義されるように保証します。もっと一般的な話をすると（この記事ではそのあたりをカバーするつもりですが）、言語の型システムはそのプログラムの正確さと安全性を推論
機械学習アルゴリズムへの招待 | POSTD
機械学習の問題 については以前に紹介したので、次はどんなデータを収集し、どんな機械学習アルゴリズムを使うことができるのかを見ていきましょう。本投稿では、現在よく使用されている代表的なアルゴリズムを紹介します。代表的なアルゴリズムを知ることで、どんな技法が使えるかという全体的なイメージもきっとつかめてくるはずですよ。 アルゴリズムには多くの種類があります。難しいのは、技法にも分類があり拡張性があるため、規範的なアルゴリズムを構成するものが何なのか判別するのが難しいということですね。ここでは、実際の現場でも目にする機会の多いアルゴリズムを例にとって、それらを検討して分類する2つの方法をご紹介したいと思います。 まず1つ目は、学習のスタイルによってアルゴリズムを分ける方法。そして2つ目は、形態や機能の類似性によって（例えば似た動物をまとめるように）分ける方法です。どちらのアプローチも非常に実用的
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